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基于谱聚类的动态网络社区演化分析算法

信息与控制 2015年第2期44卷 197-202页

作者：安晶徐森盐城工学院机械工程学院江苏盐城224051 盐城工学院信息工程学院江苏盐城224051

针对复杂网络社区受到个体兴趣和迁移的影响随着时间推移而演化的问题,提出一种基于谱聚类的动态网络社区演化分析算法,试图揭示动态网络社区结构随时间的演变过程.算法融合当前时刻快照拓扑结构和上一时刻社区结构两个因素,并用随机分... 详细信息

针对复杂网络社区受到个体兴趣和迁移的影响随着时间推移而演化的问题,提出一种基于谱聚类的动态网络社区演化分析算法,试图揭示动态网络社区结构随时间的演变过程.算法融合当前时刻快照拓扑结构和上一时刻社区结构两个因素,并用随机分块模型和Dirichlet分布分别对上述两个因素建模,从而将社区演化分析形式化为优化问题.从理论上验证了社区演化分析与谱聚类是等价的,为利用谱聚类解决社区演化分析奠定理论基础.在合成数据集上的实验结果表明,相比于以规格化割为目标的谱聚类,所提方法能显著提升动态社区检测的准确性和稳定性.

关键词：复杂网络社区演化随机分块模型 Dirichlet分布谱聚类

基于DPoS共识机制的区块链社区演化的可视分析方法

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计算机科学 2022年第1期49卷 328-335页

作者：温啸林李长林张馨艺刘尚松朱敏四川大学计算机学院成都610065

DPoS(股权授权证明)是当前主流区块链共识机制之一,独特的节点竞选机制使其形成不断演化的区块链社区。对区块链社区演化模式进行分析可以发现共识机制的潜在风险,具有十分重要的研究意义。针对DPoS共识机制区块链数据,提出了一种新颖... 详细信息

DPoS(股权授权证明)是当前主流区块链共识机制之一,独特的节点竞选机制使其形成不断演化的区块链社区。对区块链社区演化模式进行分析可以发现共识机制的潜在风险,具有十分重要的研究意义。针对DPoS共识机制区块链数据,提出了一种新颖的共识机制效能组合分析策略,面向区块链社区演化模式,提出了一种多角度探索的可视分析方法。首先,量化了节点排名变化前后工作完成度与投票排名的差异,对共识机制的选择效能和激励效能进行组合分析;然后,针对共识机制组合效能、节点地域分布演化和节点间差异比较等方面设计可视化视图与交互手段;最后,基于EOS主链真实数据设计实现基于DPoS共识机制的区块链社区演化可视分析系统,并通过案例研究和专家评估验证所提方法的可用性及有效性。

关键词：区块链 DPoS 社区演化共识机制可视分析

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面向动态图的社区演化研究与应用

面向动态图的社区演化研究与应用

作者：陶辉娟济南大学

学位级别：硕士

目前,随着互联网的发展以及技术的创新,个体之间相互联系、相互影响不断加强,形成了规模庞大的动态网络,这些动态网络可以被抽象为动态图。为了对动态网络进行分析,就需要一种行之有效的方法,如社区演化分析方法。基于社区演化,可以有... 详细信息

目前,随着互联网的发展以及技术的创新,个体之间相互联系、相互影响不断加强,形成了规模庞大的动态网络,这些动态网络可以被抽象为动态图。为了对动态网络进行分析,就需要一种行之有效的方法,如社区演化分析方法。基于社区演化,可以有效预测社区未来变化,揭示社区发展的规律,从而有效推动社区的发展。为有效进行社区演化分析,需要对社区结构在不同时间快照的状态进行跟踪。但是目前已有的针对动态网络进行社区演化分析的研究,在对社区结构进行划分时更多考虑周围节点而忽略了节点自身状态变化对社区结构的影响。另外,目前研究在基于相似度对社区演化过程分析时,相似度阈值通常需要人为设定,而阈值的选择却比较困难,加大了面向动态图的社区演化分析的难度。针对以上问题,本论文提出了两种方法:内部状态感知的节点嵌入方法ISANE（Internal State Aware Node Embedding approach）和基于元胞自动机的自适应聚类方法CA-AC（Cellular Automat based Adaptive Clustering approach）,分别用于解决已有方法在划分社区结构时忽略节点自身状态变化对社区结构影响的问题以及对社区演化进行分析时阈值难以确定的问题。除此之外,为了方便科研工作者更好地利用这两种方法进行社区演化研究,本论文还开发了一个面向动态图的社区演化系统。综上所述,本论文所进行的工作具体总结如下:（1）针对社区发现方法忽略节点自身状态变化这一问题,提出了一种内部状态感知的节点嵌入方法ISANE。ISANE方法针对节点自身状态进行建模,同时利用衰减函数,为周围节点对节点影响的大小赋予权重,将节点自身状态变化与周围节点对社区结构的影响相结合,以此来完成对社区数据的链接预测以及节点分类,根据节点分类结果划分社区结构。（2）针对在通过计算相似度来对社区演化进行分析时存在的难以对阈值进行选择的问题,提出了一种基于元胞自动机的自适应聚类方法CA-AC。CA-AC方法通过分析阈值和准确率的关系,使阈值的确定变得简单。另外,CA-AC方法在扩展元胞自动机的基础上,通过对社区结构中的节点进行聚类分析,挖掘社区结构中存在的核心节点。利用核心节点的状态变化,对社区结构的演化进行追踪,从而实现对社区演化事件的检测,并根据演化事件对社区演化进行分析。（3）开发了一个面向动态图的社区演化系统。演化系统利用本论文提出的ISANE方法,实现了对于社区数据的链接预测以及节点分类。根据得到的节点分类结果,系统对社区结构进行了划分。然后,社区演化系统利用本论文提出的CA-AC方法,对节点进行聚类分析,以此挖掘社区结构中的核心节点,从而实现对社区演化事件的检测。利用演化系统,用户能够及时对社区的演化趋势进行了解,对不利于社区未来发展的因素及时进行干预,促进社区发展。

关键词：动态网络社区演化社区结构

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动态社交网络中社区演化分析与预测

动态社交网络中社区演化分析与预测

作者：田圆重庆邮电大学

学位级别：硕士

随着社交网络的普及,社交媒体每天都在产生海量数据。由于绝大多数社交网络具有实时性,每分每秒都在变化,因此也被称为动态网络。为了挖掘这些动态网络数据中隐藏着的巨量价值,动态网络分析成为了目前的一个研究热点。其中,动态网络中... 详细信息

随着社交网络的普及,社交媒体每天都在产生海量数据。由于绝大多数社交网络具有实时性,每分每秒都在变化,因此也被称为动态网络。为了挖掘这些动态网络数据中隐藏着的巨量价值,动态网络分析成为了目前的一个研究热点。其中,动态网络中的社区演化分析以及社区演化预测是最有意义的研究方向之一,其在影响力分析、信息传播、网络营销等应用中都具有重要价值。本文在总结动态网络中社区演化评估标准、演化分类模型和演化预测模型的现有研究基础上,对动态网络研究中社区演化分类模型及预测中的特征提取进行了重点研究,主要工作包括:第一,提出了一种基于节点领导力的社区演化评估标准。本文首先针对动态网络特性提出一种评估节点领导力的指标,并将其引入社区演化评估标准,用于评估两个社区之间是否相似。该方法强调了节点权重对于社区演化的影响,更适用于真实的动态网络。第二,提出了一种基于节点领导力的演化分类模型。将基于节点领导力的社区演化评估标准作为社区演化分类的基础,根据真实网络的演化情况将演化分为七类。实验结果表明,该模型可以更好地检测到多种类型的演化事件,特别对于Splitting和Merging演化事件的挖掘能力要优于其他模型。为了更加直观地了解社区的演化情况,本文提出了演化树模型,该模型可以清楚地展示一个社区从生成到消失的整个生命周期。第三,本文基于社区演化各方面特性,尤其是历史演化信息方面进行特征提取,对社区未来的趋势进行演化预测,并通过重点分析特征集与各种演化类型之间的关系发现了三个重要规律:1.小社区比大社区更容易发生Growing事件。2.在演化历史过程中发生过Growing事件的社区极有可能在未来时间窗口发生Merging事件。3.大社区比小社区更容易发生Dissolving事件。在预测结果中,Growing事件和Merging事件都表现出较高的预测准确度,而Continuing和Shrinking事件由于训练集过少的原因,导致预测效果不够理想。

关键词：动态网络社区演化社区演化预测演化树

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动态网络社区演化过程分析方法研究

动态网络社区演化过程分析方法研究

作者：李嘉楠西安科技大学

学位级别：硕士

现实世界的网络大部分随着时间不断变化,因此也被称为动态网络。为了挖掘这些动态网络数据中隐藏着的巨量价值,动态网络演化分析成为了目前的一个研究热点。其中,动态网络中的社区演化过程分析是最有意义的研究方向之一,其在影响力分析... 详细信息

现实世界的网络大部分随着时间不断变化,因此也被称为动态网络。为了挖掘这些动态网络数据中隐藏着的巨量价值,动态网络演化分析成为了目前的一个研究热点。其中,动态网络中的社区演化过程分析是最有意义的研究方向之一,其在影响力分析、信息传播、网络营销等应用中都具有重要价值。论文在总结动态网络社区演化过程分析现有研究的基础上,对社区演化过程分析基本框架中的重要环节进行了重点研究,主要工作包括:第一,在动态网络时间片划分环节中,针对固定长度时间片划分方式导致的社区演化过程分析误差,提出了一种基于边集相似度的时间片划分方法。该方法通过计算更新操作对网络边集相似度的影响,动态调整时间片的长度。实验结果表明,该方法减少了网络结构变化程度剧烈时,因固定长度时间片无法有效提取网络结构特性而导致社区结构检测结果差异过大的问题,并且涵盖了更多演化过程中的社区演化事件。第二,在社区演化事件匹配环节中,针对现有方法在描述社区演化过程时会遗漏重要演化信息的缺陷,提出了一种基于跨时间片的社区演过程刻画方法。该方法根据社区之间演化事件的关系,通过跨时间片的方式,动态增加时间片的匹配范围。实验结果表明,该方法使用更多的社区事件描述社区演化过程,能够发现一些隐性的社区演化关系,为研究社区演化规律提供了更丰富的语义信息。第三,结合前面的研究内容,设计并实现了一个社区演化过程分析系统。该系统能够将输入的动态网络数据进行社区结构检测,然后分析社区结构的演化过程,并将结果可视化展示。

关键词：社区演化时间片社区检测动态网络

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基于事件的重叠社区演化检测方法

基于事件的重叠社区演化检测方法

作者：靳垒杰重庆邮电大学

学位级别：硕士

随着信息技术的发展,在线社交网络的规模已经越来越庞大,在许多行业中都有虚拟社区的存在,而这些虚拟社区结构会随着时间的变化发生改变,例如社区增大、社区缩小、社区分裂、社区合并等等,复杂网络社区研究中最重要的问题之一是社区演化... 详细信息

随着信息技术的发展,在线社交网络的规模已经越来越庞大,在许多行业中都有虚拟社区的存在,而这些虚拟社区结构会随着时间的变化发生改变,例如社区增大、社区缩小、社区分裂、社区合并等等,复杂网络社区研究中最重要的问题之一是社区演化,即复杂网络在随着时间变化中挖掘出潜在的社区演化事件。许多学者已经从不同的角度挖掘出了这些潜在社区演化事件,例如:研究复杂网络中社区中节点个数的变化来衡量网络中社区潜在的变化类型,研究复杂网络中社区核心结构的变化来确定网络中社区发生了什么样的变化类型等等。然而大多数方法是在非重叠社区结构的基础上进一步提出了一种方法去检测社区演化事件,在真实的复杂网络社区结构中社区之间普遍存在重叠现象,但是在社区演化分析的过程中极少数考虑社区重叠域的节点与其所属不同社区之间的关系,进而在检测社区演化事件的过程中造成信息的丢失并造成社区演化事件检测结果的不准确。同时大多数学者在进行社区演化事件检测时没有对社区演化事件进行细分,即对社区演化事件的定义不完整。因此,本文借助于三支决策理论提出了一种重叠社区演化检测方法。为了对复杂网络中社区成员更合理的划分,本文将利用三支决策社区发现方法对复杂网络进行社区发现,在该方法对社区的概念赋予了新的描述,在方法中将一个复杂网络中的社区分为三部分:正域、边界域和负域。显而易见,当对象属于社区的正域,那么对象确定属于该社区;当对象属于社区的边界域,那么对象不确定是否属于该社区;当对象属于社区的负域,那么对象确定不属于该社区。为了能够确定出影响社区演化的因素,我们首先利用基于三支决策的社区发现算法将复杂网络中的社区按照不同时间快照提取出来并对其进行了实验结果的详细分析,其次我们根据分析得出的影响因素提出了社区活跃度和社区影响力的定义,最后对社区相似度公式进行了改进。为了发现社区随着时间的变化存在的演化事件,本文提出了一种重叠社区演化检测算法。首先我们根据社区活跃度和社区影响力的定义结合社区相似度给出了社区演化过程中七种演化事件的定义,这七种演化事件分别为出生、消亡、增大、缩小、分裂、合并、不变,最后,根据七种演化事件的定义提出了一种重叠社区演化检测算法。本文利用真实数据集进行实验来验证算法的有效性。首先,我们将DBLP数据集按照时间快照划分,并利用基于三支决策社区发现方法将不同时间快照中的社区挖掘出来。其次,我们利用社区相似度计算出不同时间快照社区间的匹配程度并结合社区活跃度以及社区影响力进一步确定社区发生演化事件。在与其他文章中的实验结果相比,本文方法能够很好的挖掘出社区演化事件并且丰富了社区演化事件挖掘方法。

关键词：社交网络社区演化三支决策理论演化事件

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基于张量分解的社区演化研究与应用

基于张量分解的社区演化研究与应用

作者：刘宇轩兰州交通大学

学位级别：硕士

互联网技术的发展推动了数据量的增长,大量的数据形成了由边和节点互相关联组成的复杂网络。社区结构在网络中表示拥有共同行为或联系紧密的节点群组成的子网络,社区结构拥有真实性,稳定性等特点,在复杂网络中成为一个研究的热点,通过... 详细信息

互联网技术的发展推动了数据量的增长,大量的数据形成了由边和节点互相关联组成的复杂网络。社区结构在网络中表示拥有共同行为或联系紧密的节点群组成的子网络,社区结构拥有真实性,稳定性等特点,在复杂网络中成为一个研究的热点,通过对网络中社区结构的研究可以更深入分析复杂网络的拓扑结构。现有的网络结构大多是会随着时间变化的动态网络,网络中的个体之间的联系会随着时间的变化发生结构的改变,研究这种社区结构的改变能够发现社区随着时间的变化而变化的趋势,发现其隐藏的信息、预测网络未来的变化趋势等等,在许多方面都有着重要的现实意义和作用。本文以利用张量分解的方法研究社区演化为目的,以现有的张量CP分解研究得到的社区发现结果为基础,结合第三维属性为时间轴的网络特性,将每一个时间片的社区结构和动态社区的总体结构进行相似性对比,得到网络个体间的联系通过演化事件进行了怎样的结构变化。在通过对实验结果的分析和验证后,在该结果之上找出社区演化过程中变化较大的社区,对这些社区进行分析,找出这些活跃社区在整个网络随时间变化的过程中有怎样的影响和意义,确定用张量分解研究社区演化的可行性。为了验证张量分解研究社区演化的可行性和有效性,本文在PSTN数据集、Facebook wall posts数据集和DNC电子邮件数据集上分别进行了评估实验。将网络数据集进行张量表示并进行张量CP分解得到特征矩阵,分析特征矩阵后得到的社区发现结果与每一个时间片上的社区结构进行相似性对比得到数据网络的变化趋势,得到社区演化的结果。其中在DNC电子邮件数据集上额外进行了每一个时间片上的变化值方差排列,得到活跃度最高的社区集合,分析该社区对于整个网络的影响。实验结果表明利用张量分解的算法可以有效的对比每一个时间片上的社区变化趋势,能够得到社区演化的不同事件,根据社区变化的程度也可以得到网络中的若干个活跃社区,验证了算法的可行性。

关键词：张量分解稀疏结构动态网络社区发现社区演化共同主题数

时序网络社区演化研究及应用——以DBLP中合著关系为例

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时序网络社区演化研究及应用——以DBLP中合著关系为例

作者：杨绍文兰州交通大学

学位级别：硕士

现实世界中众多的复杂系统都可以抽象的表示为复杂网络,而社区结构是复杂网络最显著的结构特征。从某种程度而言,整个网络的功能往往取决于社区间的相互作用。通过跟踪社区结构,可以在中观层面上探索网络的变化,并研究网络结构与主题的... 详细信息

现实世界中众多的复杂系统都可以抽象的表示为复杂网络,而社区结构是复杂网络最显著的结构特征。从某种程度而言,整个网络的功能往往取决于社区间的相互作用。通过跟踪社区结构,可以在中观层面上探索网络的变化,并研究网络结构与主题的关系。与此同时,社区的演化对网络的动力学特征也产生着重要影响。因此,社区跟踪的研究不仅仅具有重要的理论意义,而且具有重要的实际应用价值,近年来吸引了计算机、社会学、数学等多学科研究人员的广泛关注,并正在成为复杂网络学科的一个研究热点。论文对已有社区跟踪方法进行了深入分析,针对这些方法中存在的问题与不足,在时域网络节点活动特性研究的基础上,提出了基于活跃节点的社区跟踪算法,并分析了DBLP网络的演化规律。本文的主要工作如下:(1)研究时域网络节点的活动。本文定义了节点活动窗口与节点活动率,用来分析节点在网络整个生命周期中的活动规律。接着,根据节点在相邻时间片的出现情况,将节点分为活跃节点与非活跃节点。同时,计算活跃节点在网络社区链接中的重要性,以及活跃节点本身的信息相似性。结果表明,活跃节点在社区平滑演化中发挥重要作用。(2)设计实现了基于活跃点的社区跟踪算法。该方法通过两社区共有的活跃节点判断其是否存在演化关系。在不同社区之间的相似性判断中,根据两社区间规模的差异,采用不同的相似度函数,并依据共有活跃节点的规模判定社区是否相似。在DBLP数据集上,将本算法与既有社区跟踪算法进行实验对比分析,结果表明本算法可以有效地跟踪网络中的社区结构。(3)研究DBLP合著关系网络的社区演化。本文将DBLP数据按年划分,采用平衡传播算法得到每一时间片的社区结构,并利用本文算法跟踪其社区结构,得到社区演化规律。通过研究分析数据集上六种社区演化的分布情况,本文发现社区在演化过程中较多表现出“出现”、“消失”、“扩张”三种演化形式。通过对社区的持续跟踪,发现社区寿命随着时间推移逐渐增长。最后,引入文本挖掘技术,初步追踪了网络主题演化规律,研究了社区演化与主题演变的互动情况。

关键词：社会网络分析时域网络社区演化社区跟踪活跃节点

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社会网络中社区演化分析框架

社会网络中社区演化分析框架

作者：张伟伟哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

近年来,随着互联网的快速发展,互联网已经成为人们之间进行交互的重要平台,从而产生一种基于信息的社会网络,与传统社会网络相比,在基于信息的社会网络中人们的交互方式和信息传播模式发生很大的改变。对于社会网络中社会关系的研究吸... 详细信息

近年来,随着互联网的快速发展,互联网已经成为人们之间进行交互的重要平台,从而产生一种基于信息的社会网络,与传统社会网络相比,在基于信息的社会网络中人们的交互方式和信息传播模式发生很大的改变。对于社会网络中社会关系的研究吸引了大量学术界、产业界等科研人员的关注,经验分析表明,社会网络中普遍存在局部聚集特性,即社区。社区发现已经成为社会网络研究领域重要的基础研究内容。论文主要以社区为基础,从社会网络的静态性和动态性两方面展开研究。首先对目前针对静态网络提出的社区划分方法进行概述,分析各社区划分方法存在问题,在此基础上,针对静态网络对基于拓扑势的社区划分方法进行改进,引入结构洞理论,认为拥有丰富结构洞的节点往往处于网络中信息传播和信息产生的关键位置,提出TP-SH社区划分方法。本文由于采用结构洞理论考虑了节点之间的连接次数(边权重),并且将节点的社交指数作为节点的属性,即该节点获取信息及传播信息的程度。因此,该方法能够保证社区划分更高的准确度,并且能发现重叠社区。在静态网络的社区划分方法TP-SH的基础上,针对动态网络提出了一个社区演化分析框架,框架包括社区网络快照获取、社区划分、社区演化路径跟踪算法和社区演化行为分析。在社会网络中,在社区中重要度大的节点在相邻两个时间片段的社区演化中往往趋于稳定并且具有代表性,因此文中在比较相邻两个时刻下两个社区的相似度时,不仅考虑了重合节点比例,而且考虑了节点重要度,提出社区关联系数来计算社区相似度值。通过计算社区关联系数,文中提出基于节点重要度的社区演化路径跟踪算法;文中采用节点社交指数(节点社交指数越高,拥有结构洞越丰富)作为节点重要度衡量指标。在社区演化过程中,社区发生的事件一般包括社区形成、社区消失、社区分裂、社区融合等,这些行为被称为社区生命周期模型。本文通过实验表明社区演化过程中可能发生的重要事件,通过分析研究这些事件可以更深刻的了解网络的突发事件的发生。

关键词：社会网络社区划分社区演化社区生命周期模型节点重要度